Ứng dụng mạng Neural trong phân loại thư rác |Tài liệu miễn phí

Home 1-luan-an-thac-si kinh-te-thac-si Ứng dụng mạng Neural trong phân loại thư rác

[giaban]0.000 VNĐ[/giaban] [kythuat]

[/kythuat]
[tomtat]

Ứng dụng mạng Neural trong phân loại thư rác

Down tại đây or Down tại đây or Down tại đây

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH

LỜI MỞ ĐẦU

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO

1.1. Khái niệm mạng nơron

1.1.1. Giới thiệu

1.1.1.1. So sánh mạng nơron với máy tính truyền thống

1.1.1.2. Nơron sinh học

1.1.1.3. Chức năng, tổ chức và hoạt động của bộ não con người

1.1.1.4. Nơron

1.1.2. Mạng Nơron nhân tạo

1.1.2.1. Nơron nhân tạo

1.1.2.2. Mạng nơron nhân tạo

1.2. Đặc trưng của mạng nơron

1.2.1. Tính phi tuyến

1.2.2. Tính chất tương ứng đầu vào, đầu ra

1.2.3. Tính chất thích nghi

1.2.4. Tính chất đưa ra lời giải có bằng chứng

1.2.5. Tính chất chấp nhận sai sót

1.2.6. Khả năng cài đặt VLSI (Very-Large-Scale-Intergrated)

1.2.7. Tính chất đồng dạng trong phân tích và thiết kế

1.3. Phân loại mạng nơron nhân tạo

1.3.1. Phân loại theo kiểu liên kết nơron

1.3.2. Một số loại mạng nơron điển hình

1.3.2.1. Mạng dẫn tiến (feedforward)

1.3.2.2. Mạng quy hồi (recurrent network)

1.4. Xây dựng mạng nơron

1.5. Huấn luyện mạng nơron

1.5.1. Phương pháp học

1.5.1.1. Học có giám sát

1.5.1.2. Học không giám sát

1.5.1.3. Học tăng cường

1.5.2. Thuật toán học

1.6. Thu thập dữ liệu cho mạng nơron

1.7. Biểu diễn tri thức cho mạng nơron

1.8. Ứng dụng của mạng nơron.

Kết luận chương 1:

CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN PHÂN LOẠI THƯ RÁC

2.1. Giới thiệu về thư rác

2.1.1. Khái niệm thư rác

2.1.2. Các đặc điểm của thư rác

2.1.3. Phân loại thư rác

2.1.4. Ảnh hưởng của thư rác

2.2. Các phương pháp phân loại thư rác

2.2.1. Phương pháp phân loại theo từ khóa

2.2.2. Phương pháp phân loại Bayesian

2.2.3. Phương pháp phân loại SpamAssassin

2.2.4. Phương pháp phân loại dùng danh sách trắng/đen

2.2.5. Phương pháp phân loại dựa vào vị trí của bộ lọc

2.2.6. Phương pháp phân loại dựa trên xác nhận danh tính của người gửi

2.2.7. Phương pháp phân loại thư rác mới dựa trên Mạng xã hội

Kết luận chương 2:

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL NGĂN CHẶN SPAM MAIL

3.1. Xây dựng kiến trúc hệ thống

3.1.1. Phần mềm lọc thư rác POPFile

3.1.2. Cơ sở dữ liệu POPFile

3.2. Mô hình phân loại thư rác qua Popfile

3.2.1. Cấu hình kết nối hệ thống mail qua Popfile

3.2.2. Cấu hình Outlook kết nối với Popfile

3.3. Huấn luyện cho Popfile

3.4. Kết quả và Đánh giá

KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[/tomtat]

GIỚI THIỆU

GIÚP ĐỠ

ỦNG HỘ CHÚNG TÔI